| １． |
授業の内容（Course Description） |
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風が吹けば桶屋が儲かるというように、社会や自然界で起こっている様々な出来事は複雑な因果関係で互に結びついている。そのような関係を解きほぐす手段として最近特に注目を浴びている最先端の統計方法に構造方程式モデリング（または共分散構造分析）があり、マーケティング、社会学、心理学、医療看護福祉等、様々な分野で急速に普及している。この方法の面白い所は、様々な出来事を丸や四角で描き、それらを矢印のついた線で結んで因果関係を指定するだけで、ソフトが自動的にモデルとデータとの適合度を計算し、出来事の因果関係を推定できることである。つまり、特に統計学を知らなくとも簡単なソフトの使い方を学ぶだけでこの統計分析を始めることができる。そこで、経済・経営・スポーツ等で興味のある問題を見つけ、自分なりの仮説を立て、データを集め、その仮説が支持されるかどうか構造方程式モデリングを使って調べてみよう。
なお経済学等の分野でよく使用される統計技法である回帰分析はこの構造方程式モデリングの特殊ケースである。本授業では構造方程式モデリングへの入門として始めにまず回帰分析を学ぶ。また、心理学等の分野で使われる因子分析もやはり構造方程式モデリングの一つの特殊ケースである。
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| ２． |
授業の到達目標（Course Objectives） |
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（１）回帰分析と構造方程式モデリングの基本理論と実際の推定方法を習得する。
（２）自分の研究テーマを決め、データを集め、コンピュータで推定を行い、実証結果をまとめる。
（３）コンピュータソフト（報告のためにパワーポイント、回帰分析とデータ処理のためにエクセル、構造方程式モデリングのためにAmos）の使い方を習得する。
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| ３． |
成績評価方法（Grading Policy） |
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演習は学生諸君による報告発表と討論を主とするが、その報告と提出されたレポートの内容によって成績を評価する。また、出席は演習成立の大前提なので、出席点も重視する。
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| ４． |
テキスト・参考文献（Textbooks) |
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テキスト：豊田秀樹他『原因をさぐる統計学』1992年、講談社ブルーバックス
参考文献：小塩真司『はじめての共分散構造分析』2008年、東京図書
豊田秀樹編『共分散構造分析（Amos編）』2007年、東京図書
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| ５． |
学生への要望・その他（Class Requirements） |
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本演習では統計学とコンピュータを楽しむ事を基本とする。あまり細かいことにはこだわらず、自分にとって何か面白いテーマを見つけて欲しい。はじめは統計学を知っている必要はないが、演習の中でその都度必要となる知識を積極的に学んでいって欲しい。
授業内容や他の授業に関する情報は私の授業サイト（http://stat.matrix.jp）に掲載される。
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| ６． |
授業の計画（Course Syllabus) |
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本演習（後半期）では、各グループのテーマに関する構造方程式モデリングの研究報告と討論を行う。
【第１回】
研究発表（１）
【第２回】
研究発表（２）
【第３回】
研究発表（３）
【第４回】
研究発表（４）
【第５回】
研究発表（５）
【第６回】
研究発表（６）
【第７回】
研究発表（７）
【第８回】
研究発表（８）
【第９回】
研究発表（９）
【第10回】
研究発表（10）
【第11回】
研究発表（11）
【第12回】
研究発表（12）
【第13回】
研究発表（13）
【第14回】
研究発表（14）
【第15回】
研究発表（15）
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